@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00066495,
 author = {三木, 光範 and 上田, 祐一郎 and 廣安, 知之 and 松井, 勇樹 and Mitsunori, Miki and Yuichiro, Ueda and Tomoyuki, Hiroyasu and Yuki, Matsui},
 issue = {10},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Oct},
 note = {シミュレーテッドアニーリングを木構造が扱えるように拡張したシミュレーテッドアニーリングプログラミング（SAP）という自動プログラミング手法の改良を行う．従来のSAPにおける次状態生成では，ランダムに生成した部分木をランダムに選択した交換点に挿入する．そこで，探索に有効に働く部分木（有効部分木）を発見できれば，それを活用することで探索性能の向上が期待できる．本研究では，代表的な餌集め問題であるSanta Fe trail問題において，SAPの有効部分木を確認した．また，餌集め問題におけるSAPの有効部分木には問題に依存するものと依存しないものが存在することを確認した．そして，問題に依存しない有効部分木を終端記号として用いることで，有効部分木を活用することの有効性を示した．, Simulated Annealing Programming (SAP), an automatic programming method, is an extension method of Simulated Annealing (SA) that allows SA to handle tree structures. In this method, the point to exchange subtrees is chosen randomly, and a subtree to insert is also generated randomly. If we can discover some effective subtrees, the performance of SAP will be improved using those subtrees. In this research, we discovered some effective subtrees in Santa Fe trail problem. These subtrees can be classified into two kinds. One group is independent of problems, another is depending on specific problems. The effective subtrees which are independent of problems can be used as additional terminal nodes, and the performance of the proposed method is found to be very effective.},
 pages = {2462--2470},
 title = {シミュレーテッドアニーリングプログラミングにおける探索に有効な部分木とその活用方法―餌集め問題における検討},
 volume = {50},
 year = {2009}
}